• Call: 0888.032.788
  • E-mail: [email protected]
  • Login
Education Blog
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ
No Result
View All Result
Hỗ trợ nghiên cứu định lượng
No Result
View All Result
Home Hướng dẫn

phân tích sống sót – sống còn – mô hình Sự kiện

11/06/2020
in Hướng dẫn, Luận văn
0
phân tích sống sót – sống còn – mô hình Sự kiện
Share on FacebookShare on Twitter
Lượt xem: 3.950

Phân tích sống sót hay còn gọi là phân tích sống còn hoặc phân tích sinh tồn; Có một số  người khác hay gọi là phân tích mô hình sự kiện … tùy theo người dịch, có người gọi là mô hình sự kiện này tiếng anh gọi là Survival analysis (SA); Trong bài viết này chúng ta phải làm quen hết tất cả các khái niệm về chúng, được các nhà nghiên cứu thường gọi tên.

Mục lục bài viết

  • Định nghĩa mô hình sống sót đơn giản nhất
  • Các nhân tố của mô hình sự kiện
    • HOT:
    • Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học
    • Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
    • Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
    • Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)
  • Một định nghĩa khác về phân tích sống sót
  • Phần mềm phân tích sống sót tốt nhất
  • Ứng dụng của phân tích sự kiện:
  • Dịch vụ của chúng tôi

Định nghĩa mô hình sống sót đơn giản nhất

Phân tích sống sót hoặc phân tích sự kiện khi nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu ảnh hưởng đến các biến kết cục (biến phụ thuộc) mang tính thời gian. Diễn giải cho dễ hiểu tức là mô hình logit theo thời gian thôi.

Các nhân tố của mô hình sự kiện

Phân tích sinh tồn là một nhánh thống kê để phân tích thời gian dự kiến ​​cho đến khi một hoặc nhiều sự kiện xảy ra, chẳng hạn như cái chết trong sinh vật và thất bại trong các hệ thống cơ học. Chủ đề này được gọi là lý thuyết độ tin cậy hoặc phân tích độ tin cậy trong kỹ thuật , phân tích thời lượng hoặc mô hình hóa thời lượng trong kinh tế và phân tích lịch sử sự kiện trong xã hội học. Phân tích sinh tồn cố gắng trả lời các câu hỏi như: tỷ lệ dân số sẽ tồn tại trong một thời gian nhất định là bao nhiêu? Trong số những người sống sót, họ sẽ chết hay thất bại ở mức độ nào? Có thể tính đến nhiều nguyên nhân gây tử vong hoặc thất bại? Làm thế nào để hoàn cảnh cụ thể hoặc đặc điểm tăng hoặc giảm xác suất sống sót?

Đọc thêm:   Dữ liệu bảng: chính sách cổ tức công ty

Để trả lời các câu hỏi như vậy, cần xác định “trọn đời”. Trong trường hợp sống sót sinh học, cái chết là không rõ ràng, nhưng đối với độ tin cậy cơ học, sự thất bại có thể không được xác định rõ, vì có thể có các hệ thống cơ học trong đó thất bại là một phần, vấn đề mức độ, hoặc không được định vị theo thời gian . Ngay cả trong các vấn đề sinh học, một số sự kiện (ví dụ như đau tim hoặc suy nội tạng khác) có thể có cùng sự mơ hồ. Các lý thuyết nêu dưới đây giả định các sự kiện cũng xác định vào những thời điểm cụ thể; các trường hợp khác có thể được xử lý tốt hơn bằng các mô hình giải thích rõ ràng cho các sự kiện mơ hồ.

Tổng quát hơn, phân tích sinh tồn liên quan đến việc mô hình hóa thời gian đến dữ liệu sự kiện; trong bối cảnh này, cái chết hoặc thất bại được coi là một “sự kiện” trong tài liệu phân tích sinh tồn – theo truyền thống chỉ có một sự kiện duy nhất xảy ra cho mỗi đối tượng, sau đó sinh vật hoặc cơ chế bị chết hoặc bị phá vỡ. Sự kiện định kỳ hoặc mô hình sự kiện lặp đi lặp lại làm giảm giả định đó. Nghiên cứu về các sự kiện định kỳ có liên quan đến độ tin cậy của hệ thống và trong nhiều lĩnh vực khoa học xã hội và nghiên cứu y học.

Đọc thêm:   Phân tích phân biệt Discriminant Analysis DA

HOT:

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

26/09/2022
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

04/06/2022
Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)

Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)

03/06/2022

Một định nghĩa khác về phân tích sống sót

Phân tích sống sót thường được định nghĩa là một tập hợp các phương pháp để phân tích dữ liệu trong đó biến kết quả là thời gian cho đến khi xảy ra một sự kiện quan tâm. Sự kiện này có thể là cái chết, sự xuất hiện của một căn bệnh, kết hôn, ly hôn, vv Thời gian đến sự kiện hoặc thời gian sống sót có thể được đo bằng ngày, tuần, năm, v.v. Ví dụ: nếu sự kiện quan tâm là đau tim, thì thời gian sống sót có thể là thời gian tính bằng năm cho đến khi người bị đau tim.

Trong phân tích sống sót, các đối tượng thường được theo dõi trong một khoảng thời gian xác định và trọng tâm là thời gian mà sự kiện quan tâm xảy ra. Tại sao không sử dụng hồi quy tuyến tính để mô hình hóa thời gian tồn tại như một chức năng của một tập hợp các biến dự đoán? Đầu tiên, thời gian sống sót thường là số dương; bình thường hồi quy tuyến tính có thể không phải là lựa chọn tốt nhất trừ khi những lần đầu tiên được chuyển đổi theo cách loại bỏ hạn chế này. Thứ hai, và quan trọng hơn, hồi quy tuyến tính thông thường không thể có hiệu quả xử lý kiểm duyệt các quan sát.

Đọc thêm:   Phân biệt biến số với tham số

Phần mềm phân tích sống sót tốt nhất

  • Thứ1: Chúng ta có thể sử dụng SPSS để phân tích với đầy đủ chức năng và rất dễ dàng sử dụng.
  • Thứ 2 ta có thể sử dụng STATA để phân tích sóng sót, đây cũng là một phần mềm dễ sử dụng nhưng buộc chúng ta phải nhớ câu lệnh để chạy được phân tích sống còn.
  • Thứ 3 mô hình sự kiện này được gói công cụ trong R giải quyết rất tốt, đây là một phần mềm miễn phí nhưng quá trình tiếp cận thì hơi phức tạp 1 tí.

Ứng dụng của phân tích sự kiện:

Mô hình sự kiện này thì được ứng dụng đầu tiên trong y học, ngày nay rất được nhiều nghiên cứu sinh ứng dụng trong lĩnh vực kinh tế để phát triển mô hình logit lên một tầm cao mới.

Dịch vụ của chúng tôi

  • Chúng tôi nhận hỗ trợ tư vấn xây dựng mô hình
  • Hướng dẫn chạy mô hình trên các phần mềm thống kê chuyên dụng
  • Trực tiếp đi thu nhập số liệu
  • Viết và thảo luận mô hình phân tích sống còn

Mọi thắc mắc về phân tích sinh tồn + phân tích sống sót + phân tích sống còn + mô hình sự kiện + phân tích sự kiện + Survival analysis (SA) : các bạn đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi.

Tags: kinh tếmô hìnhphân tíchsinh tồnsống cònsống sótsự kiệnthống kêtư vấn logitứng dụngy học

Related Posts

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học
Luận văn

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

by tonteo
26/09/2022
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
Hướng dẫn

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

by tonteo
13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
Dịch vụ

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

by tonteo
04/06/2022
Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)
Luận văn

Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)

by tonteo
03/06/2022
Phân biệt biến số với tham số
Hướng dẫn

Phân biệt biến số với tham số

by tonteo
01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
Hướng dẫn

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

by tonteo
29/05/2022
Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung
Hướng dẫn

Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung

by tonteo
18/05/2022
Load More

Bài viết mới

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

26/09/2022
[SPSS] Hồi quy đa thức Multinomial Logistic Regression

[SPSS] Hồi quy đa thức Multinomial Logistic Regression

16/09/2022
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

13/09/2022
[SVM] Thuật toán hỗ trợ máy vec-tơ Support vector machines

[SVM] Thuật toán hỗ trợ máy vec-tơ Support vector machines

08/09/2022
Top 10 mô hình học máy cho thống kê học thuật

Top 10 mô hình học máy cho thống kê học thuật

04/09/2022

Bài phổ biến

  • Phân tích thống kê mô tả

    Phân tích thống kê mô tả

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • 5 khuyết tật của mô hình hồi quy

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Hiệu chỉnh data biến tương tác: Modify variable Interaction DID

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Đề tài nghiên cứu khoa học là gì ?

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • lý thuyết nhận thức rủi ro TPR

    0 shares
    Share 0 Tweet 0

Chúng tôi

Hỗ trợ nghiên cứu định lượng

Hỗ trợ nghiên cứu khoa học

Chúng tôi hỗ trợ nghiên cứu định lượng cho các bạn công ty, doanh nghiệp, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh .... về các vấn đề định lượng trong nghiên cứu thị trường hay học thuật; Trong khi nghiên cứu khoa học các bạn gặp bất cứ vấn đề gì về định lượng, đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi, để được tư vấn và hỗ trợ nhanh chóng nhất và hiệu quả cao nhất.

Ngoài ra chúng tôi còn các dịch vụ khác như hỗ trợ tư vấn đề tài nghiên cứu khoa học, hướng dẫn chạy định lượng, cung cấp số liệu sơ cấp thay thứ cấp.

Kèm theo đó chúng tôi còn có dịch vụ hướng dẫn xử lý định lượng online trên các phần mềm thống kê phổ biến: R, Python, SPSS, Eviews, Stata, NCSS ...

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In